XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System限定
基于一致的广义连续性理论
本文提出了一个有效的一致核模型，以分析基于一致的夫妇应力理论（CCST）和非经典限定元素方法的功能分级纳米复合材料（FG-NC）Mindlin板的行为。基于Halpin – Tsai模型提出了一种新颖的统一形式，以限制小规模的异质性，可以同时考虑基质和增强阶段的分级效应以及通过平板厚度的分布分布。为了满足夫妻应力理论的C 1连续性要求，通过使用Hermitian方法并以亚参数方式采用了四节点的矩形元素。该元素在每个节点上具有20度的自由度（DOF），在弯曲模式下将其降低至12 DOF，而不会伸展变形。FG-NC板的弯曲，自由振动和屈曲行为。氧化石墨烯（GO），氧化石墨烯（RGO）还原和银还原的石墨烯氧化石墨烯（AG-RGO）被考虑在分散相。尺寸依赖性最佳值，从而最大程度地减少其质量的频率约束。检查了各种参数的效果，例如分级指数，重量分数，分散模式，填充剂方面/厚度比和长度尺度参数，并提供了基准示例。
第一原理的金属表面计算。 I.平板
金属表面的基本物理特性，例如原子弛豫和表面重建，或电子工作函数长期以来一直是使用密度功能理论（DFT）的第一个原则电子结构研究的靶标。在最新的方法中，超级细胞近似中有限厚度的薄金属纤维的平板计算用于模拟半插线的固体表面。在无限厚的平板的极限下，恢复了隔离表面的所需极限。然而，使用计算考虑因素决定的金属表面的薄板模型，平板的两个表面将相互作用，并产生量子大小效应，1从将长距离电子状态置入固定厚度的平板。金属中的弗里德尔振荡可以延长长距离2，这表明计算上棘手的厚板可能需要计算融合到半限定的体积表面。将平板形成能定义为平板的相对能量相对于相同数量的原子的大量参考能（假设平板的两个相对表面相同），将平板E表面（n）的表面能与n个原子层的表面能（N原子层） - 在孔中裂解的能量，可以写成水晶 - 可以像晶体中一样：
表格 10-K NVIDIA CORPORATION
本年度报告 Form 10-K 包含前瞻性陈述，这些陈述基于我们管理层的信念和假设以及我们管理层当前可用的信息。在某些情况下，您可以通过“可能”、“将”、“应该”、“可以”、“目标”、“会”、“期望”、“计划”、“预期”、“相信”、“估计”、“项目”、“预测”、“潜在”等术语以及旨在识别前瞻性陈述的类似表达来识别前瞻性陈述。这些陈述涉及已知和未知的风险、不确定性和其他因素，可能导致我们的实际结果、业绩、时间框架或成就与前瞻性陈述表达或暗示的任何未来结果、业绩、时间框架或成就存在重大差异。我们在本年度报告 Form 10-K 中的“风险因素”标题下更详细地讨论了许多这些风险、不确定性和其他因素。鉴于这些风险、不确定性和其他因素，您不应过分依赖这些前瞻性陈述。此外，这些前瞻性陈述仅代表我们截至本文件提交之日的估计和假设。您应该完整阅读本年度报告 10-K 表，并理解我们未来的实际结果可能与我们的预期存在重大差异。我们特此通过这些警示性声明限定我们的前瞻性陈述。除法律要求外，我们不承担公开更新这些前瞻性陈述的义务，也不承担更新实际结果可能与这些前瞻性陈述中预期的结果存在重大差异的原因的义务，即使将来有新信息可用。
瞬时频率测量接收器...
IFM 接收器的工作原理 当前的 IFM 接收器技术对 RF 频率、RF 幅度和 RF SNR 进行采样；随后的数字处理提取峰值 RF 幅度、与峰值 RF 测量时间同步的 RF 输入频率、TOA 和 RF 包络脉冲宽度。测量结果通过每个时钟周期估算的最小可接受 RF SNR 进行限定。这使接收器能够自动调整以适应输入 SNR 的变化，而无需积分噪声附加阈值。IFM 接收器数字处理和串行 PDW 生成使其成为处理超外差接收器 IF 输出的理想设备。在许多 ELINT 系统中，采用两个 IFM 接收器和一个超外差接收器的并行组合。一个 IFM 接收器提供 2-18GHz 的瞬时单频带覆盖，而超外差接收器使用第二个 IFM 接收器进行 IF 处理，提供对选定信号的高灵敏度精确分析。这种组合同时提供了高截获概率 (HPI) 能力和详细分析能力。IFM 接收器最显著的操作优势也是其最大的缺点：虽然它准确地处理瞬时观察到的最大 RF 输入信号，但它忽略了同时存在的较小功率的 RF 输入。在 IFM 接收器的早期开发中，同时出现低于 20dB 的信号并不罕见
基准储备容量价格成本
3. 制定资本成本估算 9 3.1 估算限定条件和排除条件： 9 3.2 供应和交付成本 10 3.2.1 电池模块/外壳 10 3.2.2 电力转换系统 (PCS) 10 3.2.3 设备平衡（材料和设备） 10 3.2.4 材料供应成本汇总 10 3.3 建设成本 10 3.3.1 场地准备施工合同 10 3.3.2 主体工程施工合同 11 3.3.3 建设成本汇总 11 3.4 输电连接 11 3.5 土地成本 11 3.6 连接协议和市场注册成本 12 3.6.1 网络连接协议 12 3.6.2 市场注册和储备容量认证 13 3.6.3 ERA 许可 13 3.6.4 连接协议、市场注册成本汇总 14 3.7 环境和开发审批14 3.7.1 环境保护法审批 15 3.7.2 开发审批 15 3.7.3 开发审批条件 16 3.7.4 建筑审批 16 3.7.5 危险品许可证 17 3.7.6 审批成本汇总 17 3.8 业主方工程和施工管理和支持 18 3.9 业主间接成本 18 3.10 应急费用 19 3.11 总成本汇总 19
达到最佳有效抗性估计
我们为估计n个节点M边缘无向膨胀的有效电阻的问题提供了新的算法和条件硬度。我们提供了一个r o o p m✏´1 q - 时间算法，该算法具有很高的可能性，一个r o o o pn✏´1 q-可以估计任何一对节点之间的有效抗性，从而在r o p 1 q -time中估计p 1 q -q mymultiplicative精度。因此，我们获得了一个r o p m✏´1 q - 时间算法，用于估计此类图中所有边缘的有效电阻，从而在先前快速的RO o p m✏´3 {2 Q [Chu等人的最快运行时间上改进（对于稀疏图）。al。2018]和r o p n 2 ✏´1 Q [Jambulapati，Sidford 2018]，用于一般图表，而R o P M”n✏2Q用于扩展器[Li，Sachdeva 2022]。我们通过显示有条件的下限来补充这一结果，即一组广泛的算法来计算所有对节点之间的有效电阻的估计值，需要r r⌦p n 2✏´1 {2 q-时间，改善了先前的最佳下限R r 2 p n 2 Q p n 2 p n 2 Q✏usco et usco等。al。2017]。此外，我们利用这些结果基础的工具来获得改进的算法和条件硬度，以勾勒出正面半限定矩阵的伪内的更一般问题，并估计其特征值的功能。
使用分层 K 函数进行激光雷达数据分类 ...
使用分层 K 均值聚类的激光雷达数据分类 Nesrine Chehata a,b , Nicolas David b , Frédéric Bretar b a Institut EGID - Université Bordeaux 3 - Equipe GHYMAC Allée Daguin 33607 Pessac- Nesrine.Chehata@egid.u-bordeaux3.fr乙国家地理研究所 - MATIS Av. 实验室Pasteur 94165 St. Mandé cedex, France- nicolas.david@ign.fr, frederic.bretar@ign.fr Commission III, WG III/3 关键词：遥感、LIDAR、层次分类、DTM、多分辨率 摘要：本文涉及使用激光雷达点云过滤和分类来建模地形，更一般地用于场景分割。在本研究中，我们建议使用众所周知的 K 均值聚类算法来过滤和分割（点云）数据。K 均值聚类非常适合激光雷达数据处理，因为可以根据所需的类别使用不同的特征属性。当仅处理 3D 点云时，属性可能是几何或纹理的，但当联合使用光学图像和激光雷达数据时，属性也可能是光谱的。该算法基于固定的邻域大小，可以处理植被茂密的陡峭地貌、山区区域和呈现微地形的地形。我们的算法的新颖之处在于提供分层分割聚类来提取地面点。聚类分割的数量用于自动限定分类可靠性。这一点在以前的工作中很少被处理。此外景观< /div>
连续体中的结合状态，并在简单的等离子波导中引起共振
摘要：连续体（FW-BIC）中的Friedrich – Wintgen结合状态在波物理现象的领域特别感兴趣。它是通过属于同一腔的两种模式的破坏性干扰来诱导的。在这项工作中，我们通过分析和数值显示了FW-BIC在T形腔中的存在，该腔由长度为d 0的存根d 0和两个长度d 1和d 2的侧向分支，该腔附着于限定的波导上。整个系统由在电信范围内运行的金属 - 绝缘子 - 金属（MIM）等离子波导组成。从理论上讲，当d 1和d 2相称时，这两个分支会诱导BIC。后者独立于D 0和有限的波导，其中T结构被移植了。通过打破BIC条件，我们获得了等离子诱导的透明度（PIT）共振。坑的共振对波导的介电材料的敏感性可能会被利用，以设计适合感应平台的敏感纳米传感器，这要归功于其很小的足迹。灵敏度为1400 nm/riU，分辨率为1.86×10 - 2 RIU显示出高度的性能水平。此外，该结构也可以用作生物传感器，在其中我们研究了人体中浓度的检测，例如Na +，K +和葡萄糖溶液，这些敏感性分别可以达到0.21、0.28和1.74 nm DL/G。我们设计的结构通过技术发展，并且具有良好的应用前景，作为生物传感器，可检测血红蛋白水平。通过Green功能方法获得的分析结果通过使用COMSOL多物理学软件基于有限元方法来验证。
No.15 人工智能可以预测河流水位吗？
目前的预报技术是采用存储函数法和分布式模型来模拟雨水随时间如何流入流域内的河流，然后预测水位。 从历史上看，即使在观测网络较差、数据稀缺的情况下，也可以使用分析模型（物理模型）来提高准确性。 然而，以目前的方法，模型构建已经变得越来越复杂，只有有限数量的工程师能够处理它，并且更新模型需要大量的精力和时间。另一方面，提高预测技术依赖于确定分析模型所使用的参数，同时也需要客观性，预测需要计算时间。
结果报告安装在无人机上的 SAR 重复通过干涉测量...
无人机SAR，由2）成像算法+干扰算法、3）无人机、4）无人机控制算法、5）单双观测实验、6）数据分析工作组成。尽管这项研究非常新颖，但挑战在于如何继续该项目，而SAR的设计、可视化软件的开发以及数据分析都是由东京电机大学开发的主要研究机构进行的。无人机及其控制规则，由拥有实验场地（北海道大树町）的联合研究员JAXA承担了实验操作的责任。 SAR 根据东京电机大学的设计进行了这项实验，外包给供应商，并有偿借出制造的设备。